数据采集本身是有边界要求的，随着一系列法律法规的落地，未来数据采集将逐渐规范化，一些涉及到个人隐私的数据将受到重点保护。从大的行业发展趋势来看，目前数据采集依然处在“红利期”，创业者依然可以专注于数据采集领域，但是数据采集门槛正在不断提升。数据分析是数据价值化的核心步骤，也是技术含量比较高的步骤，当前的数据分析有两种常见的方式，其一是采用机器学习的方式，其二是采用统计学的方式。
数据分析过程对于从业者的技术要求是比较高的，比如需要具有一个扎实的数学基础、统计学基础和计算机技术基础等等，而且通常需要一个技术团队来完成这个数据价值化的过程。在产业互联网时代，数据分析要全面垂直到行业领域，行业领域的数据分析不仅需要有数据分析技术，同时还需要有行业背景知识，行业背景知识往往能够决定数据分析的走向，所以对于数据分析的从业者来说，深耕行业领域还是非常重要的，这是提升自身岗位价值的重要方式。
数据应用是体现数据价值的重要出口，可以说数据应用价值在很大程度上决定了数据价值。从技术体系结构来看，数据的应用出口有两大类，一类是人，另一类是智能体。对于行业领域的数据应用出口，当前重点还是人力岗位，这个过程往往就是一个通过数据完成价值化连接的过程，这个过程的价值增量还是比较明显的。大数据应用的另一个出口则是智能体，而随着人工智能技术的不断发展，未来智能体将成为数据价值体现的主要出口，而这个过程也会全面体现出大数据自身的价值。
做一个不太恰当的比喻，如果把智能体看成是一个厨师的话，那么大数据就是各种食材，食材对于厨师的重要性与数据对于智能体的重要性有一定的相似性，简单的说，数据是智能的重要基础之一。从这个角度来看，在智能化时代，数据的价值会形成一个稳定的基础，数据也可以看成是一种新型的“能源”，这个能源的价值就在于能够驱动各种智能体。
现在大数据时代，干什么都用身份证，怎么能保证个人信息的安全？
身份证？你把这个东西想简单了。其实你在路上走路就能识别出你来，但是这主要是监管部门的措施，信息安全没啥问题。麻烦的是网络上的信息安全，每个人网络上才是透明的，你看了哪些网页，定了哪些外卖，打车从哪儿到哪儿，你的消费水平怎么样，你工作地点在哪儿，这些都被互联网公司掌握了，真要想干点儿啥很简单。所以前几个月查滴滴就是这个问题，民众的信息如果被外国恶势力掌握了，想做点儿啥就跟可怕了。
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